مقیاس داده های مدرن Pacemaker

سازندگان از دستگاه های ساده تنظیم کننده ریتم به سنسورهای پیچیده که یک جریان مداوم از داده های با وضوح بالا را تولید می کنند، تکامل یافته اند، هر دستگاه می تواند هزاران نقطه داده در هر ضربان قلب، از جمله رویدادهای پهنای باند و تهویه، منجر به ناتوانی، ولتاژ باتری و ثبت فعالیت های دقیقه به دقیقه ای، هنگامی که در سراسر میلیون ها دستگاه های کاشت شده در سراسر جهان ضرب و شتم، به راحتی به زیرساخت های ذخیره سازی جدید می رسد که به سرعت در این فرآیند ذخیره سازی داده ها ضربه می زند.

انواع داده های جمع آوری شده

متخصصان مدرن کارورتر-defibrillators (ICD) و سرعت سنج ها طیف وسیعی از معیارها را جمع آوری می کنند:

  • تشخیص های قوی - قسمت هایی از تاکیکاریا، bradycardia، یا فیبرینگ با الکتروگرام های کامل جذب شده (EGMs)
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱]] - تمامیت سرب، طول عمر باتری، آستانه های پا زدن و دامنه سنجش.
  • ] فیزیولوژی پاتال - قابلیت ضربان قلب، داده های سنسور فعالیت، ناتوانی در برابر آلودگی عصبی (برای نظارت بر مایعات)، و تهویه دقیقه.
  • انتقال نظارت از راه دور - روزانه یا هفتگی ارسال شده از طریق فرستنده های کنار تخت یا برنامه های تلفن هوشمند به سازنده و #8217؛ سرور.

ترکیب این جریان های داده با سوابق سلامت الکترونیکی (EHRs)، نتایج آزمایشگاه و اطلاعات ژنومیک مجموعه ای غنی از تجزیه و تحلیل طولی را ایجاد می کند، با این حال، هزینه ذخیره و پردازش این اطلاعات در سراسر صدها بیمارستان ممنوع می شود.

زیرساخت محاسباتی Cloud Computing برای Cardiac Data

سیستم عامل های ابر مانند خدمات وب (AWS) مراقبت های بهداشتی ، Google Cloud Health ، و مایکروسافت Azure ارائه خدمات هدفمند است که پاسخگویی به نیازهای منحصر به فرد تجزیه و تحلیل داده های سرعت ساز. A معماری معمولی استفاده از ترکیبی از ذخیره سازی شی (به عنوان مثال، آمازون S3، پردازش زمان پردازش بی سیم، و پردازش ابری Azure)

ذخیره سازی مقیاس پذیر و پردازش

سیم های ذخیره سازی ابری به طور مکرر داده های دسترسی (به عنوان مثال، قسمت های EGM از 90 روز گذشته) را قادر می سازد تا در ذخیره سازی داغ باقی بمانند در حالی که داده های قدیمی به طور خودکار به سمت لایه های سرد یا آرشیو حرکت می کنند، کاهش هزینه های بدون قربانی کردن خط لوله پردازش ساخته شده بر روی ابزارهای مدیریت شده (AWS، Google Workflow) می تواند فرمت های خاص موسسه (به عنوان مثال XML، پردازش افزونه های پشتیبانی از افزونه های معمولی و افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای که از افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای برای بازیابی افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای برای بازیابی افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای برای افزونه ای که توسط JSON و افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای که توسط افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای که توسط افزونه ای برای بازیابی افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه های افزونه ای که توسط افزونه های افزونه های افزونه ای که توسط افزونه های افزونه ای که توسط افزونه ای که توسط افزونه های افزونه های افزونه های

Real-Time Analytics و Edge Computing

برای هشدار های انتقادی و #8211؛ مانند آریتمی های پایدار (یا شکست سرب و #8211؛ پاسخ کم اعتبار ضروری است. ارائه دهندگان ابر در حال حاضر از دروازه های محاسباتی لبه پشتیبانی می کنند که داده های یادگیری EGM را در بیمارستان یا حتی در مدل های بیمار و #8217 تشخیص داده اند؛ پیش از ارسال خلاصه به ابر، این معماری ترکیبی، الگوهای یادگیری مبتنی بر ابر را کاهش می دهد؛ در حالی که هنوز هم می تواند یک نمونه تجزیه و تحلیل عمیق از طریق تجزیه و تحلیل های سطح ابر را اجرا کند.

تصمیم گیری بالینی -Making

قدرت واقعی محاسبات ابری برای داده های سرعت ساز نه تنها در ذخیره سازی بلکه در توانایی انجام تجزیه و تحلیل های بزرگ چند پایه ای است که الگوهای نامرئی را به پزشکان فردی نشان می دهد.

مدل های پیش بینی شده AI-Driven

محققان مدل های یادگیری عمیق را در مجموعه داده های میزبانی ابری که حاوی میلیون ها رد EGM هستند آموزش می دهند تا پیش بینی حوادث نامطلوب مانند تخریب نارسایی قلبی یا شوک های نامناسب را پیش بینی کنند.یک مطالعه منتشر شده در طب دیجیتال طبیعت نشان داد که یک شبکه عصبی یکپارچه تجزیه و تحلیل 24 ساعت از داده های نظارت از راه دور می تواند خطر ابتلا به بیمارستان را پیش بینی کند و با استفاده از این روش پردازش های پاره شده توسط GPU های پردازش های پردازش های مجاز می تواند اختصاص داده شده توسط تجزیه و تجزیه و تجزیه و تجزیه و تحلیل شود.

نظارت بیمار از راه دور

سیستم عامل های مبتنی بر ابر با EHR ادغام می شوند تا متخصصان کارت هشدار های خودکار را هنگامی که یک بار بیمار و #8217 دریافت می کنند؛ پارامترهای سرعت ساز از آستانه های پیش تعریف شده عبور می کنند، به عنوان مثال، کاهش فعالیت روزانه یا افزایش در یک فیبریتاسیون فیبری شدید بیمارستان، اجازه می دهد تا چندین بیمار را بخواند که به طور فوری نیاز به بررسی دارند.

پاسخگویی به امنیت و سازگاری

مدیریت اطلاعات سلامت محافظت شده (PHI) در ابر نیاز به پایبندی دقیق به مقررات مانند HIPAA، GDPR و قوانین اقامت داده های منطقه ای دارد.

  • رمزگذاری در استراحت و در حمل و نقل [FLT 1] - تمام داده های سرعت ساز باید با استفاده از AES-256 و TLS 1.3 رمزگذاری شوند.
  • ] مدیریت دسترسی - کنترل های مبتنی بر نقش (به عنوان مثال، کارکنان بالینی می توانند مشاهده کنند، محققان می توانند داده های شناسایی شده را جستجو کنند، مدیران سیستم ها دسترسی به خواندن ندارند.
  • ورود به - هر دسترسی داده و تحول برای بررسی انطباق ثبت شده است.
  • توافق نامه های مربوط به کسب و کار - فروشندگان ابر BAAs را با سازمان های بهداشتی امضا، با فرض مسئولیت قانونی برای حفاظت از PHI.

علی رغم این اقدامات، چالش ها همچنان در ادغام داده ها در مناطق ابری و سرورهای پشتیبان گیری در پیش بینی شده پیچیدگی را معرفی می کنند و هرگونه پیکربندی نادرست و #8211؛ به ویژه مجوزهای S3 سطل یا گروه های امنیتی شبکه و #8211؛ می تواند منجر به قرار گرفتن در معرض بی طرفانه شود.

مسیر رو به جلو: هوشمند، Proactive Cardiac Care

همانطور که محاسبات ابری بالغ می شود، همگرایی آن با اتصال 5G، یادگیری تغذیه شده و تجزیه و تحلیل پیشرفته، تجزیه و تحلیل داده های سرعت ساز را بیشتر تغییر می دهد، به جای واکنش به هشدار، مدل های مبتنی بر ابر به زودی استفاده از قطعات دستگاه را پیش بینی می کنند و ماه های جایگزینی انتخابی را قبل از کاهش باتری توصیه می کنند.

علاوه بر این، تغییر به سمت سیستم عامل های داده های سلامت API-first (به عنوان مثال، دریاچه های داده مبتنی بر FHIR) به این معنی است که داده های شتاب دهنده به طور یکپارچه با خواندن دستگاه پوشیدنی، سوابق داروخانه و پروفایل های ژنومی ترکیب می شوند تا واقعاً مراقبت شخصی سازی شوند. ابر تنها یک راه حل ذخیره سازی مقرون به صرفه نیست؛ این موتور ضروری است که تبدیل به یک سنسور خام غیر قابل تصور قابل تصور در یک دهه قبل حتی یک مقیاس بالینی حتی یک مقیاس عملی است.